spark算子union使用

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于激光雷达点云的三维目标检测算法研究 近几年来,在计算机视觉领域,利用深度学习卷积神经网络技术来实现各种任务的算法越来越多。毫米波雷达、相机、激光雷达、超声波雷达等车载传感器生产成本的降低,汽车的自动驾驶技术得到了飞速发展,在我们的日常生活中经常能看到该技术辅助汽车驾驶员进行行车。和非自动驾驶汽车相比,自动驾驶汽车存在诸多优点,如进一步减少交通事故,保障人身安全;提供安全合理的路线,避免交通拥堵;采用清洁无污染的电能作为汽车新能源,从而降低大气污染等。现如今,自动驾驶技术已经逐渐深入到各个领域并发挥着关键的作用。 阅读详情

1.使用parallelize产生两个RDD

val rdd1 = sc.parallelize(List(("a",1),("b",2)))
val rdd2 = sc.parallelize(List(("c",3),("d",4),("a",1)))

2.Union使用(包括重复数据)

rdd1.union(rdd2).foreach(print)
输出结果为:(a,1)(b,2)(c,3)(d,4)(a,1)
官网关于Union使用如下:
def
union(other: RDD[T]): RDD[T]
 Permalink
Return the union of this RDD and another one. Any identical elements will appear multiple times (use .distinct() to eliminate them).
如果想去除重复的数据使用distincteliminate方法。

3.使用distinct去除重复数据

rdd1.union(rdd2).distinct().foreach(x => print(x+" "))

输出结果为:(a,1)(b,2)(c,3)(d,4)

4.完整代码示例如下


【研发日记】Matlab/Simulink自动生成代码(二)——五种选择结构实现方法 相比C文本类编程语言,Simulink图形化编程语言的优势是逻辑思路和数据流清晰了很多,劣势是程序执行的时序不明确,而且各个模块的配置使编程的灵活度下降了不少,在使用习惯上面总感觉有各种限制。本文就是拆解Simulink中最基础的几个编程模块,发扬它的优势,避开劣势。 阅读详情

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